Modular derivation of diverse, regionally discrete human posterior CNS neurons enables discovery of transcriptomic patterns.
Modular derivation of diverse, regionally discrete human posterior CNS neurons enables discovery of transcriptomic patterns.
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DOI：
10.1126/sciadv.abn7430
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发表时间：
2022-09-30
期刊：
影响因子：
13.6
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
我们无法利用人类多能干细胞（hPSCs）获得构成后中枢神经系统（pCNS）的神经元多样性，这对理解人类后脑和脊髓的神经发育和疾病构成了障碍。在这里，我们建立了一个模块化的单层分化范式，概括了背侧（R/C）和背侧（D/V）模式，从而能够衍生出具有离散区域特异性的多种pCNS神经元。首先，将具有离散HOX谱的神经中胚层祖细胞（nmp）转化为pCNS祖细胞（pcnsp）。然后，通过调节D/V信号，pcnsp被定向到运动或体感神经元。广泛的单细胞rna测序（scRNA-seq）分析与新的计算管道相结合，使我们能够检测区域特异性表型中的数百个转录标记，从而发现跨R/C和D/V发育轴的基因表达模式。这些发现强调了这些资源的潜力，可以促进对pCNS发展的机制理解，增强体外模型，并为治疗策略提供信息。人类神经元的推导通过后中枢神经系统产生一个转录组图，用于检测区域表达模式。
Our inability to derive the neuronal diversity that comprises the posterior central nervous system (pCNS) using human pluripotent stem cells (hPSCs) poses an impediment to understanding human neurodevelopment and disease in the hindbrain and spinal cord. Here, we establish a modular, monolayer differentiation paradigm that recapitulates both rostrocaudal (R/C) and dorsoventral (D/V) patterning, enabling derivation of diverse pCNS neurons with discrete regional specificity. First, neuromesodermal progenitors (NMPs) with discrete HOX profiles are converted to pCNS progenitors (pCNSPs). Then, by tuning D/V signaling, pCNSPs are directed to locomotor or somatosensory neurons. Expansive single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) analysis coupled with a novel computational pipeline allowed us to detect hundreds of transcriptional markers within region-specific phenotypes, enabling discovery of gene expression patterns across R/C and D/V developmental axes. These findings highlight the potential of these resources to advance a mechanistic understanding of pCNS development, enhance in vitro models, and inform therapeutic strategies. Derivation of human neurons across the posterior CNS produces a transcriptomic map for detecting regional expression patterns.
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影响因子：
64.5
作者：
Andersen J;Revah O;Miura Y;Thom N;Amin ND;Kelley KW;Singh M;Chen X;Thete MV;Walczak EM;Vogel H;Fan HC;Paşca SP
通讯作者：
Paşca SP
影响因子：
16.6
作者：
Du, Zhong-Wei;Chen, Hong;Liu, Huisheng;Lu, Jianfeng;Qian, Kun;Huang, CindyTzu-Ling;Zhong, Xiaofen;Fan, Frank;Zhang, Su-Chun
通讯作者：
Zhang, Su-Chun
影响因子：
16.2
作者：
Hayashi M;Hinckley CA;Driscoll SP;Moore NJ;Levine AJ;Hilde KL;Sharma K;Pfaff SL
通讯作者：
Pfaff SL
影响因子：
7.7
作者：
Andrews, Madeline G.;del Castillo, Lorenzo M.;Butler, Samantha J.
通讯作者：
Butler, Samantha J.
影响因子：
4.6
作者：
Delile, Julien;Rayon, Teresa;Sagner, Andreas
通讯作者：
Sagner, Andreas